Análisis de puntos de venta con base en Big Data

Conocer y entender la distribución geográfica de los puntos de venta del canal retail, puede brindar a los minoristas nuevas oportunidades para mejorar la promoción y comercialización de sus productos e influir de mejor forma en los consumidores a la hora de tomar decisiones de compra.

Martes 10 de Agosto de 2021

Cuando hablamos de punto de venta (POS), nos referimos al lugar en el que un cliente ejecuta el pago de bienes o servicios. Puede ser una tienda física, donde se utilizan terminales para procesar pagos con tarjeta, o un punto de venta virtual, como un ordenador o un dispositivo electrónico móvil. 

Estos son la base del éxito para los retailers, ya que los consumidores tienden a tomar decisiones de compra sobre productos o servicios de alto margen en estos lugares estratégicos. Conocer y entender la distribución geográfica de los puntos de venta del canal retail, puede brindar a los minoristas nuevas oportunidades para mejorar la promoción y comercialización de sus productos e influir de mejor forma en los consumidores a la hora de tomar decisiones de compra.

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¿Qué valor agregado obtienen las empresas de retail al realizar este análisis? 

  • Permite optimizar la estrategia de comercialización para enfocarse en los puntos de venta con mayor potencial de facturación. 
  • Facilita la identificación de puntos de venta que podrían estar sobre o sub atendidos. 
  • Permite reorientar los esfuerzos de mercadotecnia y posicionamiento de productos hacia los puntos de venta de mayor potencial. 
  • Se logra maximizar la rentabilidad del negocio, al reorganizar la estrategia comercial y de distribución en el canal tradicional.

¿Cómo y con qué herramientas se realiza?

Data de movilidad

La data de movilidad consiste en un conjunto de registros históricos anonimizados de distintas posiciones de un dispositivo móvil. Con ayuda de algoritmos matemáticos es posible generar clasificaciones para diferenciar los registros que provienen de automóviles o de peatones, con lo que se logra un análisis muy preciso de la movilidad de las personas en los alrededores y en el punto específico de venta. 

Con estos datos se puede obtener insights de gran valor, como, por ejemplo, cuántas visitas recibe un punto de venta determinado, cómo se distribuye la afluencia a lo largo de un día, cómo se compara la movilidad entre una tienda y otra, entre otros. 

"En la imagen se aprecia un análisis realizado por PREDIK Data-Driven, sobre los patrones de movilidad de los consumidores en los alrededores de un POS"


Técnicas de análisis Geoespacial

Una vez que se identifican los puntos de venta de interés y se cruzan con la data de movilidad, se puede responder preguntas como:

¿Cuantas personas pasan por mi punto de venta y en qué horarios?

¿Cuánto tiempo permanecen los clientes cerca o dentro de las tiendas?

¿Dónde estuvieron los clientes después o antes de visitar mi punto de venta?

También lea:"Data geoespacial para selección de zonas para nuevos puntos de venta"

Con esta información es posible generar estrategias de marketing que capten la atención de los consumidores en el momento y lugar más adecuado para cada POS.  

"Esta imagen representa un análisis realizado por PREDIK Data-Driven acerca de la distribución de la data de movilidad segmentado por hora,día de la semana y día del mes"

Capas de información útiles para un análisis más detallado

Agregando distintas capas de información al análisis, como censos sociodemográficos o información de los puntos de venta de los minoristas, es posible identificar la cantidad de personas, segmentadas por rangos de edades, nivel socioeconómico y género que se movilizan alrededor de los puntos de venta, estimar la facturación de la competencia y así poder conocer y predecir el gasto en un producto o servicio en particular en cada sector. 
"Imagen donde se identifica una cierta población flotante dentro de una zona sociodemográfica específica"


Modelos predictivos

Se pueden utilizar diversos modelos para maximizar la precisión en la predicción de las tiendas con gran potencial de facturación y tiendas con menor potencial. Toda la información recopilada para cada negocio en particular se utiliza para entrenar un modelo de aprendizaje automático que genera predicciones del potencial de ventas de cada ubicación.   

"Imagen que representa la predicción de visitas estimadas por parcela"

Conscientes de los desafíos que enfrentan las compañías de consumo masivo a la hora de planificar sus estrategias de distribución y comercialización en las miles de tiendas que operan en este canal.

En PREDIK Data-Driven desarrollamos soluciones de información que ayudan a las empresas a analizar el canal tradicional punto a punto, para optimizar sus estrategias y maximizar la rentabilidad. 


Contáctenos para obtener más información sobre nuestras soluciones con data Geoespacial y modelos predictivos para el sector retail









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